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Discrete Stochastic Processes

Tools for Machine Learning and Data Science

Nicolas Privault
Livre broché | Anglais | Springer Undergraduate Mathematics
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Description

This text presents selected applications of discrete-time stochastic processes that involve random interactions and algorithms, and revolve around the Markov property. It covers recurrence properties of (excited) random walks, convergence and mixing of Markov chains, distribution modeling using phase-type distributions, applications to search engines and probabilistic automata, and an introduction to the Ising model used in statistical physics. Applications to data science are also considered via hidden Markov models and Markov decision processes. A total of 32 exercises and 17 longer problems are provided with detailed solutions and cover various topics of interest, including statistical learning.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
288
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783031658198
Date de parution :
08-10-24
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
426 g

Les avis